Akhisar B¶lgesi i§in Ortalama R¼zgar H±zlar±na Bal± R¼zgar Esme
Akhisar B¶lgesi i§in Ortalama R¼zgar H±zlar±na Bal± R¼zgar Esme
Akhisar B¶lgesi i§in Ortalama R¼zgar H±zlar±na Bal± R¼zgar Esme
Akhisar B¶lgesi i§in Ortalama R¼zgar H±zlar±na Bal± R¼zgar Esme

Akhisar B¶lgesi i§in Ortalama R¼zgar H±zlar±na Bal± R¼zgar Esme

  • View
    228

  • Download
    4

Embed Size (px)

Text of Akhisar B¶lgesi i§in Ortalama R¼zgar H±zlar±na Bal±...

  • Pamukkale niversitesi Mhendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 20, Say 5, 2014, Sayfalar 162-165

    Pamukkale niversitesi Mhendislik Bilimleri Dergisi

    Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

    162

    AKHSAR BLGES N ORTALAMA RZGAR HIZLARINA BALI RZGAR ESME SRELERNN YAPAY SNR ALARI LE TAHMN

    NEURAL PREDICTION OF WIND BLOWING DURATIONS BASED ON AVERAGE WIND SPEEDS FOR AKHISAR LOCATION

    Rait ATA1

    1Elektrik-Elektronik Mhendislii Blm, Mhendislik Fakltesi, Celal Bayar niversitesi, 45140, Manisa. rasitata@hotmail.com

    Geli Tarihi/Received: 24.12.2012, Kabul Tarihi/Accepted: 01.06.2013 doi: 10.5505/pajes.2014.85047

    zet Abstract

    Gnmzde enerjinin temiz, yerli ve yenilenebilir olmas sadece lkemizde deil tm dnya lkelerinde ounlukla kabul grmektedir. Alternatif ve temiz olan bu enerji kaynaklarndan biri ve en nemlisi de rzgar enerjisidir. Atmosferi kirleten fosil yaktlarla karlatrldnda rzgar enerjisini elektrik enerjisine dntren sistemlerin hzl bir ekilde gelitii ve kullanld grlmektedir. Rzgar trbinlerinden elde edilen elektrik enerjisi birka faktre bal olarak deiir. Bu faktrlerden ikisi ortalama rzgar hz ve rzgar esme sreleridir. Bu almada, Akhisar blgesi iin yllk ortalama rzgar hz, Hellmann katsays, kule ykseklii gibi parametrelere bal rzgar esme sreleri Yapay Sinir Alar (YSA) ile analiz edilmektedir. Rzgar esme sreleri analizinde Rayleigh dalmnn kullanld geleneksel yntem(GY) ile YSAnn karlatrlmas yaplmaktadr.

    Renewable energy resources are widely preferred over conventional resources as they are environmentally favorable. Wind energy is one of the important renewable energy resources and has been widely developed recently. The energy produced from wind is dependent upon several factors. One of them is average wind speed and the other is wind blowing period. In this study, the wind blowing period is estimated based on annual average wind speed, Hellman coefficient and tower height using artificial neural networks (ANN). The results of ANN are compared with a conventional method in which Rayleigh distribution is employed.

    Anahtar kelimeler: Rzgar enerjisi, Rzgar esme sresi, Hellmann katsays, Yapay sinir alar.

    Keywords: Wind energy, Wind blowing time, Hellmann coefficient, Artificial neural networks.

    1 Giri

    Rzgar enerjisi, elektrik retiminde kullanlan yenilenebilir enerji kaynaklar ierisinde phesiz en temiz ve en ekonomik formlardan biridir. Rzgar enerjisi kullanarak elektrik retmek, evresel, sosyal ve ekonomik adan avantajlar salamaktadr [1]. Bu avantajlarndan dolay zellikle son on yl ierisinde kurulu g asndan en hzl gelien enerji kaynadr.

    Trkiyenin son yllardaki hzl ekonomik bymesi ve sanayilemesine paralel olarak enerjiye olan gereksinimi artmakta olup, gelecek yirmi ylda retimin tketimi karlayamayaca dnlmektedir. Buna karlk var olan enerji retimimizin byk bir blm da baml olup, fosil yaktlardan salanmaktadr. Bu nedenle potansiyel olarak olduka iyi durumda olduumuz yeni ve zellikle yenilenebilir enerji kaynaklarnn kullanm kanlmaz olmutur [2, 3].

    Bir rzgar enerjisi dnm sisteminden enerji elde etme, enerji dnm sisteminin performans zellikleri ve iletme koullarna baldr. Rzgarn kararsz yapsndan dolay, rzgar hz ve g k verilerinden rzgar dnm sisteminin geici tepkisini belirlemek ve bir model gelitirmek mmkn deildir. Bu nedenle rzgar enerji retimi, rzgar enerjisi dnm sisteminin performans zellikleri mevcut olsa bile blgenin rzgar zellikleriyle yakndan ilgili olacaktr [4].

    Bir rzgar trbini tarafndan retilen enerji, rzgar hz, rzgar trbini kule ykseklii ve rzgar esme sreleri gibi

    parametrelere baldr. Bu almada, Akhisar blgesi iin yllk ortalama rzgar hz, Hellmann katsays, lm blgesinin istenen ykseklii gibi parametrelere bal rzgar esme sreleri Yapay Sinir Alar (YSA) ile analiz edilmektedir. Analizler yaygn olarak 10-30 m yksekliklerde llm olan ortalama rzgar hzlar gz nne alnarak yaplmaktadr. Bu almada kullanlan YSA algoritmasyla drt giri parametresi kullanlarak rzgar esme sreleri tahmin edilmektedir. YSA dier bilim dallarnda olduu gibi yenilenebilir enerji sistemlerinde de kullanlmaktadr. [5]te genel olarak enerji sistemlerindeki YSA uygulamalarnn ve [6]da ise zellikle yenilenebilir enerji sistemlerindeki YSA uygulamalarnn ayrntl bir deerlendirilmesi verilmektedir. Kalogirou [6], gne su stma sistemleri, fotovoltaik sistemler, rzgar enerji sistemleri gibi yenilenebilir enerji sistemlerini ele almaktadr. [7-9]da ksa sreli rzgar hz tahmini ele alnmaktadr. YSAy da ieren hibrit bir modelleme yaplarak rzgar hz tahmini gerekletirilen almalar da mevcuttur [10-13]. Farkl algoritmalar kullanlarak gerekletirilen rzgar hz tahminiyle[14-20] ilgili olarak da birok YSA uygulamas vardr.

    2 Yapay Sinir Alar

    YSAnn pratik kullanm genelde ok farkl yapda ve formlarda bulunabilen informasyon verilerini hzl bir ekilde tanmlama ve alglama zerinedir. Aslnda mhendislik uygulamalarnda YSAnn geni apl kullanmnn en nemli nedeni, klasik tekniklerle zm zor problemler iin etkin bir alternatif

    mailto:rasitata@hotmail.com

  • R. Ata

    Pamukkale niversitesi Mhendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 20, Say 5, 2014, Sayfalar 162-165

    163

    oluturmasdr. YSA bugn fizik, matematik, elektrik ve bilgisayar mhendislii gibi ok farkl bilim dallarnda aratrma konusu haline gelmitir.

    YSAnn giri-k byklkleri arasndaki banty bulma zorunluluundan bamsz olmas ve etkinlii, ok ksa zaman diliminde sonulara yaklamas dier yaklam metotlarna gre onu bir tercih sebebi haline getirmitir.

    Gnmzde birok alanda uygulamalar hzla gelimekte olan YSAnn en nemli modellerinden biri ok-katmanl ileri besleme alardr. YSA konusunda yaplan her bir alma kendine zg a yapsna ve eitme algoritmasna sahiptir. Bu almada ekil 1de grld gibi katmanl ileri besleme YSA modeli kullanlrken, eitme iin ise hatann geriye yaylm algoritmas kullanlmtr.

    ekil 1: katmanl bir YSA modeli.

    ekil 1deki YSA modelinin ni giri dmne, nh gizli dmne ve no k dmne sahip olduunu varsayalm. Eer minci katmandaki jinci dmn k

    ve (m-1)inci

    katmandaki iinci dmden minci katmandaki jinci dme balant arl

    ise bu durumda,

    O f W xO mjm ijm imi

    1 2,

    (1)

    yazlabilir. Burada f(.) fonksiyonu olarak denklem (2)de tanmland gibi sigmoid fonksiyon kullanlr.

    f(x) 1 1 e x (2)

    Bu fonksiyon klarn 0 ve 1 aralnda snrlar. Bundan

    dolay YSA k deerleri 0 ve 1 aralnda normalizasyona tabi tutulur. Ayrca f(.) fonksiyonu uygulanmadan nce denklem (1)deki toplam terime bir eik deeri ekleyerek f(.) fonksiyonunu x ekseni boyunca deitirmek mmkndr 21.

    Bir pinci deer iin ortalama karesel hata (MSE) fonksiyonu u ekilde tanmlanr;

    0n

    1j

    2m

    pjpjp )o(t2

    1E (3)

    Burada, , jinci k dmnn gerek k deeri ve

    ise bu dmn belirli bir hata pay ile simlasyon sonucu

    elde edilen k deeridir. Burada ama uygun arlk ve eik deerleri seerek ortalama karesel hatay yeterince minimum yapmaktr 22.

    3 Problemin Tasarm

    Blgenin rzgar enerjisi potansiyeli Rayleigh dalmlarna gre incelenir. Rzgar enerjisi analizi iin Rayleigh dalmnn

    geerlilii uzun sreli rzgar verileri kullanlarak aratrlmasna dayanr. Rayleigh dalmnn en byk avantaj sadece ortalama rzgar hz ile dalmn belirlenmesidir. Rayleigh dalmnn rzgar almalarnda geerlilii pek ok referansta gsterilmitir[23-28]. Rayleigh dalmnn olaslk younluk fonksiyonu aadaki gibi basitletirilebilir [29];

    (4)

    Burada; Vr rzgar hz (m/s) ve Vort. lm blgesindeki yllk ortalama rzgar hzdr (m/s). Dier yandan yllk rzgar esme sreleri saat olarak aadaki denklemle elde edilir.

    rr Vfh 8760 (5)

    Akhisar iin 10 m ykseklie ait aylk ortalama rzgar hz verileri ekil 2de verilmektedir. lm blgesinde istenen ykseklik ve yllk ortalama rzgar hz verileri gz nne alnarak herhangi bir ykseklikteki rzgar hznn saatlik esme sreleri YSA ile aadaki gibi yeniden ifade edilebilir.

    ,,,. rortr VHVfh (6)

    Burada; H lm blgesindeki istenen ykseklik ve Hellmann katsaysdr. lm blgesi karakteristiklerine gre Hellmann katsaysnn deiimi Tablo 1de verilmektedir.

    ekil 2: Akhisar iin 10 m. ykseklie ait ortalama aylk rzgar

    hz verileri (1994-2004 yllar arasnda)[30].

    Tablo 1: lm blgesi karakteristiklerine gre Hellmann katsaysnn deiimi.

    lm Blgesinin zellikleri Hellmann Katsays() Ak denizlerde 0.14 Ak alanlar ve tarlalar Ormanlar ve ehirler Yksek binal ehirler

    0.18 0.28 0.40

    Denklem (6) da grld gibi herhangi bir ykseklikteki rzgar hznn saatlik esme srelerini belirlemek iin etkili bir prosedre ihtiya vardr. lm blgesindeki yllk ortalama rzgar hz ve farkl yksekliklerde rzgar hznn saatlik esme srelerini tahmin etmek iin bir YSA modeli tasarlanr. Dikkate alnan farkl ykseklikler 10 m, 15 m, 20 m, 25 m ve 30 mdir. Bu yksekliklere ait geleneksel yntemle (GY) hesaplanan ve llen baz rnek veriler Tablo 2de verilmektedir. YSA giri deikenleri denklem (6) da belirtildii gibi alnmtr. Buna gre, giri parametreleri aadaki gibi ifade edilir;

    ,,,)( . rort VHVtx (7)

    Dier yandan YSA k deikeni ise;

    rhty )( (8)

    eklindedir. Burada; rh herhangi bir ykseklikteki rzgar

    hznn saatlik esme sresidir. Farkl giri deerlerinden k deerini elde etmek iin bir YSA topolojisi oluturulur. Bu ilemi gerekletirmek iin normalize edilmi eitme verilerine ihtiya duyulur. YSA eitme ileminde btn giri ve k deikenleri iin 90 tane eitme verisi kullanld. Bu eitme

    2

    .

    2

    .4

    exp.2

    )(ort

    r

    ort

    r

    rV

    V

    V

    VVf

  • R. Ata

    Pamukkale niversitesi Mhendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 20, Say 5, 2014, Sayfalar 162-165

    164

    verilerine ilikin baz rnek veriler Tablo 2de verilmektedir. Analiz yaplan blge Akhisar-Krkaa hattn iine alacak ekilde ku uuu yaklak 20 kmyi bulan bir alan iermektedir. Verile